A framework for disentangling ecological mechanisms underlying the island species-area relationship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relationship between an island’s size and the number of species on that island—the island species-area relationship (ISAR)—is one of the most well-known patterns in biogeography, and forms the basis for understanding biodiversity loss in response to habitat loss and fragmentation. Nevertheless, there is contention about exactly how to estimate the ISAR, and the influence of the three primary ecological mechanisms—random sampling, disproportionate effects, and heterogeneity— that drive it. Key to this contention is that estimates of the ISAR are often confounded by sampling and estimates of measures (i.e., island-level species richness) that are not diagnostic of potential mechanisms. Here, we advocate a sampling-explicit approach for disentangling the possible ecological mechanisms underlying the ISAR using parameters derived from individual-based rarefaction curves estimated across spatial scales. If the parameters derived from rarefaction curves at each spatial scale show no relationship with island area, we cannot reject the hypothesis that ISARs result only from random sampling. However, if the derived metrics change with island area, we can reject random sampling as the only operating mechanism, and infer that effects beyond sampling (i.e., disproportionate effects and/or heterogeneity) are also operating. Finally, if parameters indicative of within-island spatial variation in species composition (i.e., β-diversity) increase with island area, we can conclude that intra-island compositional heterogeneity plays a role in driving the ISAR. We illustrate this approach using representative case studies, including oceanic islands, natural island-like patches, and habitat fragments from formerly continuous habitat, illustrating several combinations of underlying mechanisms. This approach will offer insight into the role of sampling and other processes that underpin the ISAR, providing a more complete understanding of how, and some indication of why, patterns of biodiversity respond to gradients in island area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».